ONNX 部署 AI 模型,MNIST手写字体识别 示例实现 Windows 下 C++ 部署调用

好的，我可以回答你的问题。首先，你需要了解 ONNX 是什么。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的格式，用于表示深度学习模型。ONNX 可以将模型从一个框架转换到另一个框架，从而使模型在不同的平台上运行。MNIST 手写字体识别是一个常见的示例，我们可以使用 ONNX 将该模型转换为 ONNX 格式，然后在 Windows 下使用 C++ 进行部署和调用。

以下是实现步骤：

1.首先，你需要安装 ONNX 工具包。可以从 ONNX 官网下载并安装 ONNX 工具包。

2.然后，你需要下载 MNIST 手写字体识别模型并将其转换为 ONNX 格式。你可以从 PyTorch 官网下载 MNIST 模型，使用 PyTorch 转换器将其转换为 ONNX 格式。

3.接下来，在 Windows 系统中，你需要安装 Visual Studio 2017 或更高版本。你还需要安装 CMake 和 OpenCV 库。

4.然后，你需要下载 ONNX Runtime 并将其添加到项目中。可以从 ONNX Runtime 的 GitHub 仓库下载 ONNX Runtime。

5.接下来，创建一个新的 Visual Studio 项目，将 ONNX Runtime 添加到项目中，并将 MNIST 手写字体识别模型添加到项目中。

6.然后，你可以编写 C++ 代码来加载模型并进行推理。以下是一个简单的代码示例：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <string>
#include "opencv2/opencv.hpp"
#include "onnxruntime_cxx_api.h"

using namespace std;
using namespace cv;
using namespace Ort;

int main() {
  // Load MNIST model
  Env::VarLogger logger = Env::Default().GetLogger();
  SessionOptions session_options;
  session_options.SetIntraOpNumThreads(1);
  session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_BASIC);
  const char* model_path = "mnist.onnx";
  Ort::Session session{Env::Default(), model_path, session_options};
  Ort::AllocatorWithDefaultOptions allocator;

  // Load image
  Mat image = imread("test.png", IMREAD_GRAYSCALE);
  resize(image, image, Size(28, 28));
  vector<float> input_data(image.ptr<float>(), image.ptr<float>() + 28 * 28);
  vector<const char*> input_node_names = {"Input3"};
  vector<const char*> output_node_names = {"Plus214_Output_0"};
  vector<int64_t> input_node_dims = {1, 1, 28, 28};

  // Run inference
  vector<Ort::Value> inputs;
  inputs.emplace_back(Ort::Value::CreateTensor<float>(allocator, input_data.data(), input_data.size(), input_node_dims.data(), input_node_dims.size()));
  auto output_tensors = session.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, input_node_names.data(), inputs.data(), inputs.size(), output_node_names.data(), output_node_names.size());

  // Get results
  vector<float> output_data(output_tensors.front().GetTensorMutableData<float>(), output_tensors.front().GetTensorMutableData<float>() + 10);
  int max_index = distance(output_data.begin(), max_element(output_data.begin(), output_data.end()));
  cout << "Predicted digit: " << max_index << endl;
  return 0;
}

这段代码将加载 MNIST 手写字体识别模型，将图像转换为模型的输入格式，运行推理并输出预测结果。

7.最后，你可以构建并运行程序，测试部署和调用 ONNX 模型的效果。

希望这个示例可以帮助你实现 Windows 下 C++ 部署调用 ONNX 模型。